191 Transform网络

Transform网络首先构建编码器如下

首先将输入进行多头注意力转换，然后放入前向传播网络。这个过程会重复\(N\)次（\(N\)的取值一般为\(6\)）
在翻译的时候，我们首先将句子开始标识作为输入，输入进解码器，解码器首先会将输入进行多头注意力转换，然后会将编码器的输出一起，再进行多头注意力的转换，最后再将输出放进前向传播网络。这个过程也会重复多次，如下

然后生成了预测单词，在预测单词加入输入并重复上述步骤如下

再重复上述过程如下

一直直到完成翻译为止
Transforms需要添加位置编码，因为注意力机制同时处理所有单词，没办法像RNN一样知道各个单词的位置，而单词的位置又很重要，所以需要添加位置编码
位置编码的方式就是使用三角函数，这样子还有一个好处就是不同的单词的位置编码一定不同
我们也会在Transform中使用残差网络；同时会使用BatchNorm；最后还会加上Softmax层和一个线性层，如下

最后视频讲了个掩码Softmax，没太听懂